假设我们有一个名为data的数据框，包含姓名（Name）和其他列（Column1，Column2，Column3）的数据。我们可以使用groupby函数按姓名分组，并使用max函数找到每个分组中的最大值，然后使用transform函数将每个分组中的值替换为最大值。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = pd.DataFrame({
    'Name': ['John', 'Alice', 'John', 'Bob', 'Alice'],
    'Column1': [1, 2, 3, 4, 5],
    'Column2': [6, 7, 8, 9, 10],
    'Column3': [11, 12, 13, 14, 15]
})

# 按姓名分组，并用最大值替换值
data['Column1'] = data.groupby('Name')['Column1'].transform('max')
data['Column2'] = data.groupby('Name')['Column2'].transform('max')
data['Column3'] = data.groupby('Name')['Column3'].transform('max')

print(data)

输出结果：

    Name  Column1  Column2  Column3
0   John        3        8       13
1  Alice        5       10       15
2   John        3        8       13
3    Bob        4        9       14
4  Alice        5       10       15

在上述示例中，我们首先使用groupby('Name')将数据按姓名分组。然后，我们使用transform('max')找到每个分组的最大值，并将其应用于相应的列。最后，我们打印输出结果。